本周为TechBeat人工智能社区第295期线上Talk。

北京时间4月15日(周四)晚8点，中国科学院自动化研究所在读博士—张家斌的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “结合知识蒸馏和点学习的人体姿态估计网络”，届时将介绍有关自底向上的人体姿态估计方法的相关研究与近期的一些进展和思考。

Talk·信息

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主题：结合知识蒸馏和点学习的人体姿态估计网络

嘉宾：中科院自动化研究所在读博士 张家斌

时间：北京时间 4月15日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

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图像中人体姿态估计方法主要分为自上而下和自底向上两类，前者达成了最高精度，但分为人体检测和单人姿态估计两个分离的任务；后者则具有简洁的网络结构，拥有较快的速度。在两类不同方法的网络结构之间中使用知识蒸馏策略，可以使自底向上的人体姿态估计网络在提高精度的同时保持其速度上的优越性。

将人体检测和人体关键点估计看作统一的点学习任务，同样可以提高人体姿态估计的精度。

本次分享的主要内容如下：

1. 人体姿态估计背景介绍

2. 面向人体检测和人体关键点估计的点学习任务

3. 基于知识蒸馏的自底向上的人体姿态估计

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1] SIMPLE: SIngle-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up Human Pose Estimation 

[2]  HigherHRNet: Scale-aware representation learning for bottom-up human pose estimation CVPR 2020

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Cheng_HigherHRNet_Scale-Aware_Representation_Learning_for_Bottom-Up_Human_Pose_Estimation_CVPR_2020_paper.pdf

[3] Centernet: Keypoint triplets for object detection ICCV 2019 

https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Duan_CenterNet_Keypoint_Triplets_for_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf

[4]  Fast human pose estimation CVPR 2019

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Fast_Human_Pose_Estimation_CVPR_2019_paper.pdf

Talk·提问交流

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

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张家斌，中国科学院自动化研究所在读博士生，本科毕业于山东大学控制学院。研究方向为计算机视觉，主要研究内容包括工业外观检测、人体姿态估计、弱监督学习等，在IEEE TRANS SMCA、PR等国际期刊和AAAI等国际会议上发表多篇学术论文。

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